商务与经济统计学（精编版第5版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:中国人民大学出版社

作者:托马斯·威廉斯

出品人:

页数:512

译者:张建华

出版时间:2014-7-1

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787300195032

丛书系列:

图书标签:

数据分析
概率论与数理统计
统计学
商务统计
经济统计
数据分析
计量经济学
精编版
第五版
高等教育
教材
管理学

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具体描述

本书的最大特色是应用性强。本书以大量数据为基础，介绍各种统计方法在实际中的应用，每一种统计方法的介绍都联系一个案例，并配有大量的例题和练习。

本书的另一特色是通俗易懂。全书避免了烦琐的数学推导，深入浅出、循序渐进地介绍了统计学的知识，实例与图表丰富，易于读者理解和掌握。考虑到Microsoft Excel是人们日常工作中易学易用的一种软件，本书详细介绍了Excel 进行统计分析的方法和步骤。

此外，本书还设计了大量练习题，用来帮助学生更好地理解书中的内容，并掌握各种统计方法的运用。为方便读者自学，本书还在附录中给出了部分习题的详细解答。

本书非常适合国内本科生、研究生、MBA的教学，也可供从事实际工作的人员学习参考。

市场营销管理：理论与实践（第16版）作者：菲利普·科特勒 (Philip Kotler), 凯文·莱恩·凯勒 (Kevin Lane Keller) 译者：蒋青，张云龙出版社：格致出版社/上海人民出版社 --- 内容简介：《市场营销管理：理论与实践（第16版）》是全球营销学领域的权威著作，由营销学界泰斗菲利普·科特勒及其合作伙伴共同撰写。本书不仅仅是一本教科书，它更像是一本指导企业在复杂多变的市场环境中制定和执行有效营销策略的综合性手册。第16版紧密结合当前全球商业环境的最新发展，全面更新了数字营销、社交媒体策略、可持续发展营销以及客户体验管理等前沿议题，为读者提供了适应21世纪商业挑战的深度洞察与实用工具。本书结构严谨，逻辑清晰，内容涵盖了市场营销学的核心概念、理论框架以及实战应用。它从宏观的战略规划入手，逐步深入到具体的战术执行层面，帮助读者构建起一个全面、系统的营销思维体系。第一部分：理解市场营销与营销过程本部分是全书的理论基石。它首先定义了市场营销的核心概念，探讨了市场营销的演变历程及其在现代商业中的战略地位。作者详细阐述了市场营销管理的概念框架，并引入了重要的“市场营销过程”模型，即从理解市场和消费者需求出发，到设计价值主张，再到构建盈利关系，最后获取价值回报的完整循环。特别值得一提的是，本版对“客户价值”和“客户终身价值”（CLV）的讨论进行了强化。它强调了从传统的交易导向思维向关系导向思维的转变，指出在信息爆炸的时代，维护长期、高价值的客户关系是企业持续成功的关键所在。第二部分：与客户建立价值这部分是本书的核心驱动力。作者深入剖析了如何通过市场细分、目标选择和市场定位（STP）策略来精确锁定目标客户。市场细分与选择：详细介绍了基于地理、人口统计、心理和行为等多个维度的细分方法，并教授读者如何评估细分市场的吸引力和可进入性，最终选择最具潜力的目标市场。差异化与定位：阐述了如何构建清晰、有说服力的价值主张，并通过“定位图”等工具，帮助企业在竞争对手的包围中树立独特的市场形象。本版新增了对“竞争性优势”的深入分析，强调在同质化日益严重的市场中，持续的差异化是生存之道。第三部分：构建强大的品牌、客户和渠道成功的营销不仅依赖于清晰的定位，更依赖于强大的品牌资产和高效的执行网络。品牌管理：深入讲解了品牌资产的构建、衡量与维护。科特勒和凯勒的“品牌建设金字塔”模型被重新审视，以适应数字原生代消费者对品牌真实性和参与度的要求。书中探讨了品牌延伸、子品牌管理以及危机公关中品牌声誉的保护策略。渠道管理：随着电子商务的爆炸式增长，本版对全渠道（Omnichannel）策略给予了前所未有的关注。它不再将线上和线下视为相互竞争的渠道，而是强调如何通过无缝集成，为客户提供一致的购物体验。对直销、零售商管理、批发商和供应链合作的传统知识也进行了全面更新，以应对“最后一公里”的挑战。第四部分：连接客户——整合营销传播（IMC）这是营销实践中最引人入胜的部分之一，重点聚焦于企业如何有效地向市场传递其价值主张。整合营销传播（IMC）：本版强调“协同效应”，即所有传播工具（广告、公关、人员推销、促销、数字营销等）必须统一口径，共同强化品牌信息。数字与社交媒体营销的深度融合：考虑到当前市场格局，本版大幅增加了对内容营销、搜索引擎优化（SEO）、付费搜索（SEM）、网红营销以及社交媒体平台（如微信、抖音、Instagram等）战略应用的讨论。它解释了如何利用大数据分析来指导内容创作和广告投放，实现更精准的触达和更高的投资回报率（ROI）。广告与公共关系：传统工具依然重要，但应用方式已改变。广告决策如何融入程序化购买（Programmatic Buying）？公关如何利用实时监测工具应对突发事件？这些实战问题都在书中得到了细致解答。第五部分：实现长期成功最后一部分将视野拉高，关注营销在企业整体战略中的作用以及长期绩效的衡量。可持续营销与社会责任（CSR）：在全球对气候变化和企业道德关注度日益提高的背景下，本版将可持续性议题提升到战略高度。它探讨了“绿色营销”的实施路径，以及如何将企业的社会责任感融入品牌DNA，从而赢得新一代消费者的青睐。营销绩效评估与控制：如何衡量营销活动的有效性？本章提供了从传统的销售额指标到更先进的营销资产评估指标（如品牌健康度、客户情感得分）的转化路径。重点介绍了营销审计（Marketing Audit）和实施营销控制的必要步骤。 --- 本版特色： 1. 前沿性与与时俱进：全面纳入了人工智能（AI）在客户服务和个性化推荐中的应用案例；探讨了元宇宙（Metaverse）对零售和品牌体验的潜在影响。 2. 注重实操性：每一章后都附带了丰富的案例分析，涉及从初创企业到跨国巨头的不同规模和行业的真实故事，确保理论与实践的紧密结合。 3. 全球化视角：案例和数据不仅限于北美市场，更纳入了亚洲、欧洲等新兴和成熟市场的营销实践，拓宽读者的国际视野。 4. 强调体验经济：深入分析了在产品和服务日益同质化的今天，如何通过精心设计的客户旅程（Customer Journey）和卓越的客户体验（CX）来构筑竞争壁垒。《市场营销管理（第16版）》是营销专业学生、企业管理者、市场营销从业人员以及任何希望深入理解现代商业动态的人士的必备参考书。它不仅传授知识，更培养一种适应未来市场变化的战略思维能力。

作者简介

托马斯·威廉斯（Thomas A. Williams）美国罗切斯特理工大学商学院管理科学教授。在克拉克森大学获得学士学位，在伦斯勒理工大学获得硕士学位和博士学位。曾在辛辛那提大学工商管理学院担任了7年的教学工作，制定了信息系统专业的本科教学计划，并担任协调人。他还是罗切斯特理工大学决策科学系的第一任主席。他不但讲授本科生的管理科学与统计学课程，而且还讲授研究生的回归与决策分析课程。

丹尼斯·斯威尼（Dennis J. Sweeney）美国辛辛那提大学数量分析系教授和生产力提高中心主任。在德雷克大学获得工商管理学士学位，在印第安纳大学获得工商管理硕士和工商管理博士学位，并成为NDEA会员。曾担任辛辛那提大学数量分析系主任和工商管理学院副院长。

戴维·安德森（David R. Anderson）美国辛辛那提大学工商管理学院数量分析系教授。在普度大学获得学士、硕士和博士学位。担任辛辛那提大学数量分析与运作管理系主任及工商管理学院副院长，还是工商管理学院首个高管项目的协调人。

目录信息

第1章数据与统计
1．1 统计学在商务和经济中的应用
1．2 数据
1．3 数据来源
1．4 描述统计
1．5 统计推断
1．6 利用Microsoft Excel进行统计分析
第2章描述统计学：表格法和图形法
2．1 分类型数据汇总
2．2 数量型数据汇总
2．3 探索性数据分析：茎叶显示
2．4 交叉分组表和散点图
第3章描述统计学：数值方法
3．1 位置的度量
3．2 变异程度的度量
3．3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测
3．4 探索性数据分析
3．5 两变量间关系的度量
3．6 加权平均数和使用分组数据
第4章离散型概率分布
4．1 随机变量
4．2 离散型概率分布
4．3 数学期望与方差
4．4 二项概率分布
4．5 泊松概率分布
4．6 超几何概率分布
第5章连续型概率分布
5．1 均匀概率分布
5．2 正态概率分布
第6章抽样和抽样分布
6．1 EAI公司的抽样问题
6．2 抽样
6．3 点估计
6．4 抽样分布简介
6．5 的抽样分布
6．6 的抽样分布
第7章区间估计
7．1 总体均值：σ已知
7．2 总体均值：σ未知
7．3 样本容量的确定
7．4 总体比率
第8章假设检验
8．1 原假设和备择假设的建立
8．2 第一类错误和第二类错误
8．3 总体均值：σ已知
8．4 总体均值：σ未知
8．5 总体比率
第9章均值比较、实验设计和方差分析
9．1 两总体均值之差的推断：σ1和σ2 已知
9．2 两总体均值之差的推断：σ1 和σ2 未知
9．3 两个总体均值之差的推断：匹配样本
9．4 实验设计和方差分析简介
9．5 方差分析和完全随机化设计
第10章比率的比较和独立性检验
10．1 两个总体比率之差的推断
10．2 多项总体比率的假设检验
10．3 独立性检验
第11章简单线性回归
11．1 简单线性回归模型
11．2 最小二乘法
11．3 判定系数
11．4 模型的假定
11．5 显著性检验
11．6 应用估计的回归方程进行估计和预测
11．7 Excel回归工具
11．8 残差分析：证实模型假定
第12章多元回归
12．1 多元回归模型
12．2 最小二乘法
12．3 多元判定系数
12．4 模型的假定
12．5 显著性检验
12．6 利用估计的回归方程进行估计和预测
12．7 定性自变量
12．8 模拟曲线关系
附录A 统计表格
附录B 习题答案
附录C Microsoft Excel2010和统计分析工具
· · · · · · (收起)